WikiDer > O'rtacha va taxmin qilingan javob

Ushbu maqolada a foydalanilgan adabiyotlar ro'yxati, tegishli o'qish yoki tashqi havolalar, ammo uning manbalari noma'lum bo'lib qolmoqda, chunki u etishmayapti satrda keltirilgan. Iltimos yordam bering yaxshilash tomonidan ushbu maqola tanishtirish aniqroq iqtiboslar. (2010 yil noyabr) (Ushbu shablon xabarini qanday va qachon olib tashlashni bilib oling)

Serialning bir qismi
Regressiya tahlili
Modellar
Lineer regressiya Oddiy regressiya Polinomial regressiya Umumiy chiziqli model
Umumlashtirilgan chiziqli model Diskret tanlov Binomial regressiya Ikkilik regressiya Logistik regressiya Multinomial logit Aralash logit Probit Multinomial probit Buyurtma qilingan logit Buyurtma qilingan probit Poisson
Ko'p darajali model Ruxsat etilgan effektlar Tasodifiy effektlar Lineer aralash effektlar modeli Lineer bo'lmagan aralash effektlar modeli
Lineer bo'lmagan regressiya Parametrik bo'lmagan Semiparametrik Sog'lom Quantile Izotonik Asosiy tarkibiy qismlar Eng kam burchak Mahalliy Segmentlangan
O'zgaruvchan xatolar
Bashorat
Eng kam kvadratchalar Lineer Lineer bo'lmagan
Oddiy Og'irligi Umumlashtirildi
Qisman Jami Salbiy emas Ridge regression Muntazam ravishda
Eng kam absolyutlar Takroriy qayta vazn Bayesiyalik Bayesiyalik ko'p o'zgaruvchan
Fon
Regressiyani tasdiqlash O'rtacha va taxmin qilingan javob Xatolar va qoldiqlar Yaxshilik yaxshi Talabalar qoldiqlari Gauss-Markov teoremasi
Matematik portal
v t e

Yilda chiziqli regressiya, o'rtacha javob va taxmin qilingan javob regressiya parametrlaridan hisoblangan qaram o'zgaruvchining qiymatlari va mustaqil o'zgaruvchining berilgan qiymati. Ushbu ikkita javobning qiymatlari bir xil, ammo ularning hisoblangan farqlari boshqacha.

Fon

To'g'ri chiziqli moslamada model

${displaystyle y_ {i} = alfa + eta x_ {i} + varepsilon _ {i},}$

qayerda ${displaystyle y_ {i}}$ bo'ladi javob o'zgaruvchisi, ${displaystyle x_ {i}}$ bo'ladi tushuntirish o'zgaruvchisi, ε_men tasodifiy xato va ${displaystyle alfa}$ va ${displaystyle eta}$ parametrlardir. Berilgan tushuntirish qiymati uchun o'rtacha va taxmin qilingan javob qiymati, x_d, tomonidan berilgan

${displaystyle {hat {y}} _ {d} = {hat {alfa}} + {hat {eta}} x_ {d},}$

Haqiqiy javob esa

${displaystyle y_ {d} = alfa + eta x_ {d} + varepsilon _ {d},}$

Ning qiymatlari va dispersiyalari uchun ifodalar ${displaystyle {hat {alpha}}}$ va ${displaystyle {hat {eta}}}$ berilgan chiziqli regressiya.

O'rtacha javob

Ushbu kontekstdagi ma'lumotlar (x, y) har bir kuzatuv uchun juftliklar, the o'rtacha javob ning berilgan qiymatida x, demoq x_d, ning o'rtacha qiymatini baholash y populyatsiyada qadriyatlar x ning qiymati x_d, anavi ${displaystyle {hat {E}} (ymid x_ {d}) equiv {hat {y}} _ {d}!}$. O'rtacha javobning dispersiyasi quyidagicha berilgan

${displaystyle operatorname {Var} left ({hat {alpha}} + {hat {eta}} x_ {d} ight) = operatorname {Var} left ({hat {alfa}} ight) + left (operatorname {Var} { shap {eta}} ight) x_ {d} ^ {2} + 2x_ {d} operatorname {Cov} chap ({hat {alfa}}, {hat {eta}} ight).}$

Ushbu iborani soddalashtirish mumkin

${displaystyle operatorname {Var} left ({hat {alpha}} + {hat {eta}} x_ {d} ight) = sigma ^ {2} left ({frac {1} {m}} + {frac {left ( x_ {d} - {ar {x}} ight) ^ {2}} {sum (x_ {i} - {ar {x}}) ^ {2}}} ight),}$

qayerda m ma'lumotlar nuqtalarining soni.

Ushbu soddalashtirishni namoyish etish uchun shaxsiyatdan foydalanish mumkin

${displaystyle sum (x_ {i} - {ar {x}}) ^ {2} = x_ {i} ^ {2} - {frac {1} {m}} chap (x_ {i} ight) sum ^ ^ {2}.}$

Bashoratli javob

The taxmin qilingan javob taqsimlash - qoldiqlarning berilgan nuqtada bashorat qilingan taqsimoti x_d. Shunday qilib, dispersiya tomonidan berilgan

${displaystyle {egin {aligned} operatorname {Var} left (y_ {d} -left [{hat {alpha}} + {hat {eta}} x_ {d} ight] ight) & = operatorname {Var} (y_ {) d}) + operator nomi {Var} chap ({hat {alfa}} + {hat {eta}} x_ {d} ight) -2operatorname {Cov} chap (y_ {d}, chap [{hat {alfa}} +) {hat {eta}} x_ {d} ight] ight) & = operator nomi {Var} (y_ {d}) + operator nomi {Var} chap ({hat {alfa)} + {hat {eta}} x_ {d } ight) .end {hizalangan}}}$

Ikkinchi satr haqiqatdan kelib chiqadi ${displaystyle operator nomi {Cov} chap (y_ {d}, chap [{hat {alpha}} + {hat {eta}} x_ {d} ight] ight)}$ nolga teng, chunki yangi bashorat qilish nuqtasi modelga mos keladigan ma'lumotlardan mustaqil. Bundan tashqari, atama ${displaystyle operatorname {Var} chap ({hat {alfa}} + {hat {eta}} x_ {d} ight)}$ o'rtacha javob uchun oldinroq hisoblab chiqilgan.

Beri ${displaystyle operator nomi {Var} (y_ {d}) = sigma ^ {2}}$ (taxmin qilinadigan sobit, ammo noma'lum parametr), taxmin qilingan javobning o'zgarishi quyidagicha berilgan

${displaystyle {egin {aligned} operatorname {Var} chap (y_ {d} -left [{hat {alfa}} + {hat {eta}} x_ {d} ight] ight) & = sigma ^ {2} + sigma ^ {2} chap ({frac {1} {m}} + {frac {chap (x_ {d} - {ar {x}} ight) ^ {2}} {sum (x_ {i} - {ar { x}}) ^ {2}}} ight) [4pt] & = sigma ^ {2} chap (1+ {frac {1} {m}} + {frac {(x_ {d} - {ar {x }}) ^ {2}} {sum (x_ {i} - {ar {x}}) ^ {2}}} ight) .end {aligned}}}$

Ishonch oraliqlari

The ${displaystyle 100 (1-alfa) \%}$ ishonch oralig'i quyidagicha hisoblanadi ${displaystyle y_ {d} pm t _ {{frac {alfa} {2}}, m-n-1} {sqrt {operator nomi {Var}}}}$. Shunday qilib, taxmin qilingan javob uchun ishonch oralig'i o'rtacha javob oralig'idan kengroq. Bu intuitiv ravishda kutilmoqda - aholi sonining xilma-xilligi ${displaystyle y}$ Agar undan namunalar olganda qiymatlar kamaymaydi, chunki tasodifiy o'zgaruvchi ε_men kamaymaydi, lekin ning o'rtacha farqi ${displaystyle y}$ ortgan namuna olish bilan qisqaradi, chunki bu farq ${displaystyle {hat {alpha}}}$ va ${displaystyle {hat {eta}}}$ kamayadi, shuning uchun o'rtacha javob (taxmin qilingan javob qiymati) yaqinlashadi ${displaystyle alfa + eta x_ {d}}$.

Bu populyatsiya dispersiyasi va populyatsiyaning o'rtacha tanlangan varianti o'rtasidagi farqga o'xshaydi: populyatsiya dispersiyasi parametr bo'lib, o'zgarmaydi, lekin namunalar ortishi bilan tanlangan o'rtacha dispersiyasi kamayadi.

Umumiy chiziqli regressiya

Umumiy chiziqli modelni quyidagicha yozish mumkin

${displaystyle y_ {i} = sum _ {j = 1} ^ {n} X_ {ij} eta _ {j} + varepsilon _ {i},}$

Shuning uchun, beri ${displaystyle y_ {d} = sum _ {j = 1} ^ {n} X_ {dj} {hat {eta}} _ {j}}$ o'rtacha javob dispersiyasining umumiy ifodasi

${displaystyle operator nomi {Var} chapda (sum _ {j = 1} ^ {n} X_ {dj} {hat {eta}} _ {j} ight) = sum _ {i = 1} ^ {n} sum _ { j = 1} ^ {n} X_ {di} S_ {ij} X_ {dj},}$

qayerda S bo'ladi kovaryans matritsasi tomonidan berilgan parametrlarning

${displaystyle mathbf {S} = sigma ^ {2} chap (mathbf {X ^ {mathsf {T}} X} ight) ^ {- 1}.}$

Adabiyotlar

• Draper, NR .; Smit, H. (1998). Amaliy regressiya tahlili (3-nashr). Jon Vili. ISBN 0-471-17082-8.